論文の概要: Exploring Scalability of Self-Training for Open-Vocabulary Temporal Action Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07024v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 16:44:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 17:17:48.522504
• Title: Exploring Scalability of Self-Training for Open-Vocabulary Temporal Action Localization
• Title（参考訳）: オープンボキャブラリ時間行動定位のための自己学習のスケーラビリティを探る
• Authors: Jeongseok Hyun, Su Ho Han, Hyolim Kang, Joon-Young Lee, Seon Joo Kim,
• Abstract要約: 時間的行動ローカライゼーション(OV-TAL)のためのラベルなしYouTubeビデオによる自己学習のスケーラビリティについて検討する。 まず、分類に依存しないアクションローカライザを人間のラベル付きTALデータセットでトレーニングし、ラベルなしビデオの擬似ラベルを生成する。 大規模な実験により、自己学習におけるWebスケールビデオの利用は、アクションローカライザの一般化可能性を大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.00346424334902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The vocabulary size in temporal action localization (TAL) is constrained by the scarcity of large-scale annotated datasets. To address this, recent works incorporate powerful pre-trained vision-language models (VLMs), such as CLIP, to perform open-vocabulary TAL (OV-TAL). However, unlike VLMs trained on extensive image/video-text pairs, existing OV-TAL methods still rely on small, fully labeled TAL datasets for training an action localizer. In this paper, we explore the scalability of self-training with unlabeled YouTube videos for OV-TAL. Our self-training approach consists of two stages. First, a class-agnostic action localizer is trained on a human-labeled TAL dataset and used to generate pseudo-labels for unlabeled videos. Second, the large-scale pseudo-labeled dataset is combined with the human-labeled dataset to train the localizer. Extensive experiments demonstrate that leveraging web-scale videos in self-training significantly enhances the generalizability of an action localizer. Additionally, we highlighted issues with existing OV-TAL evaluation schemes and proposed a new evaluation protocol. Code is released at https://github.com/HYUNJS/STOV-TAL
• Abstract（参考訳）: 時間的行動ローカライゼーション(TAL)における語彙サイズは、大規模な注釈付きデータセットの不足によって制限される。 これを解決するために、最近の研究は、CLIPのような強力な事前学習された視覚言語モデル(VLM)を組み込んで、オープン語彙TAL(OV-TAL)を実行する。 しかしながら、大規模な画像/ビデオテキストペアでトレーニングされたVLMとは異なり、既存のOV-TALメソッドはアクションローカライザをトレーニングするために小さなラベル付きTALデータセットに依存している。 本稿では,OV-TAL用未ラベルYouTubeビデオによる自己学習のスケーラビリティについて検討する。 我々の自己学習アプローチは2つの段階から成り立っている。 まず、クラスに依存しないアクションローカライザを人間のラベル付きTALデータセットでトレーニングし、ラベルなしビデオの擬似ラベルを生成する。 次に、大規模な擬似ラベル付きデータセットと人ラベル付きデータセットを組み合わせてローカライザをトレーニングする。 大規模な実験により、自己学習におけるWebスケールビデオの利用は、アクションローカライザの一般化可能性を大幅に向上させることが示された。 さらに,既存のOV-TAL評価手法の問題点を強調し,新しい評価プロトコルを提案する。 コードはhttps://github.com/HYUNJS/STOV-TALで公開されている。

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